[python] gensim을 활용한 문서 유사도 계산 시 사용되는 주요 파라미터 설명
Gensim은 Python에서 자연어 처리와 토픽 모델링을 위한 라이브러리로, 문서 간의 유사도를 계산하는 데 사용될 수 있습니다.
주요 파라미터
1. 문서 표현 방법
Gensim을 사용하여 문서를 표현하는 방법에는 여러가지가 있습니다. 주요한 것으로는 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 Word Embeddings (단어 임베딩) 등이 있습니다.
- TF-IDF: 단어의 빈도와 역문서 빈도를 고려하여 문서를 표현합니다. 이 방법은 각 문서를 고차원의 벡터로 표현하여 유사도를 측정합니다.
- Word Embeddings: 단어를 고정된 차원의 밀집 벡터 공간에 매핑하여 문서를 표현합니다. Gensim은 Word2Vec, Doc2Vec 등을 활용하여 단어와 문서를 표현할 수 있습니다.
2. 모델 선택
Gensim에서는 다양한 모델을 사용하여 문서 유사도를 계산할 수 있습니다.
- LSI (Latent Semantic Indexing): 단어의 출현 빈도를 바탕으로 의미있는 정보를 추출하여 문서를 표현합니다.
- LDA (Latent Dirichlet Allocation): 토픽 모델링을 활용하여 문서 간의 유사도를 계산합니다.
- Word Embedding Models: Word2Vec, Doc2Vec 등의 단어 임베딩을 사용하여 문서 간의 유사도를 계산합니다.
3. 유사도 측정 방법
Gensim을 사용하여 문서 간의 유사도를 측정하는 방법에는 다양한 방법이 있습니다.
- 코사인 유사도 (Cosine Similarity): 벡터 공간 상에서 두 벡터 간의 각도를 측정하여 유사도를 계산합니다.
- 자카드 유사도 (Jaccard Similarity): 두 집합 간의 유사도를 계산합니다.
- 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient): 두 변수 간의 선형 상관 관계를 측정하여 유사도를 계산합니다.
이들은 주요하게 활용되는 Gensim 파라미터들이며, 각 파라미터를 잘 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
참고문헌:
- Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html